Aplicaciones de combinatoria sobre cadenas para analizar datos RNómicos y transcriptómicos de ARNt

Abstract

Basados en las investigaciones realizadas por el grupo de Transcriptómica de la Universidad de Leipzig y el Grupo de RNómica Teórica de la Universidad Nacional de Colombia, se ha demostrado la importancia de realizar análisis innovadores sobre bloques de alineamientos múltiples de ARNts. Estos bloques son construidos utilizando el programa Blockbuster y con su uso se ha logrado plantear un modo de caracterizar, preliminarmente las formas que toman los alineamientos sobre los ARNts. Dada la creciente necesidad de desarrollar herramientas de cómputo para el estudio de bloques de alineamientos de lecturas sobre los ARNts, en esta tesis proponemos una metodología complementaria a la usada en Blockbuster. Esta nueva metodología está basada en principios de combinatoria de palabras y busca, entre otras cosas, que pueda ser aplicada en diferentes tipos de moléculas biológicas, que desde la perspectiva de la bioinformática, describen particularidades de intrincados procesos celulares y tisulares sobre la morfología de los bloques de cadenas alineadas. Con el objetivo principal de estudiar diferencias morfológicas entre estos alineamientos, para volúmenes significativos de secuencias alineadas, se utilizan algunos resultados de la combinatoria sobre cadenas de caracteres, más conocida como combinatoria en palabras, para el análisis de estos bloques de información. En virtud de ello, esta tesis reúne una serie de conceptos orientados esencialmente al estudio de alineamientos. Para lo cual se definen relaciones entre cadenas de caracteres, caracterizando los bloques de alineamientos, que denominamos cluster y estudiando la complejidad de subcadenas y la valencia de cadenas, con el fin de presentar una implementación computacional, para ser aplicado sobre librerías de ARNts extraídas de tejido cerebral humano.

Abstract: Based on the investigations carried out by the Leipzig University’s Transcriptomics group and the Universidad Nacional de Colombia’s Theoretic RNómica Ggroup, the importance of performing innovative tests on multiple alignment blocks of tRNAs has been demonstrated. These blocks are built using the software Blockbuster and, with its use, it has been previously possible to propose a way of preliminary characterizing the forms alignments take on the tRNAs. Using this thesis we are looking to propose a complementarty methodology to the one used in Blockbuster to characterize multiple alignment blocks of tRNAs given the increasing necessity in developing computational tools built on mathematical models based on combinatorial principles and the current boom in studies of alignment blocks of readings not only on tRNAs but on many other types of biological molecules that, from a bioinformatics’ perspective, allow to identify peculiarities in intricate celluar and tissue processes influencing alignment blocks’ morphology. It is so, with the principal objective of studying morphologic diferences between these alignments, for significant volumes of aligned sequences, some results of combinatorial characters strings are used, better known as combinatorial on words to analyze these blocks of information. Accordingly, this thesis brings together a number of concepts essentially oriented to the study of these alignments defining relations between characters strings, characterizing alignment blocks that we will call çluster.and studying the total complexity and valence of chains, with the final purpose of proposing a computational implementation of the theoretical foundation particularly applied to libraries of tRNAs extracted from human brain tissue.